Update app.py

app.py

@@ -1,105 +1,84 @@
-# app.py
-import re
-from langdetect import detect, DetectorFactory
-from transformers import pipeline
 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from langdetect import detect
+import re
 
-# tornar detecção determinística
-DetectorFactory.seed = 0
+# Cria pipeline com modelo leve e rápido
+generator = pipeline("text-generation", model="gpt2", device=-1)
 
-# Pipeline principal de geração multimodal/multilíngue
-generator = pipeline(
-    "text-generation",
-    model="bigscience/bloom-560m",
-    device_map="auto"  # usa GPU se disponível
-)
+def identificar_comando(mensagem):
+    comandos = {
+        "resumo": ["resuma", "resumir", "resume", "faça um resumo", "resumidamente"],
+        "reescrever": ["reescreva", "reescrever", "reescreve", "reformule", "reformulação", "escreva de outro jeito"],
+        "expandir": ["aumente", "expanda", "detalhe mais", "escreva mais", "aprofundar", "explique melhor"],
+        "corrigir": ["corrija", "melhore", "revise", "melhora", "ajuste", "correção"]
+    }
+    for tipo, palavras in comandos.items():
+        for palavra in palavras:
+            if palavra.lower() in mensagem.lower():
+                return tipo
+    return "gerar"
+
+def processar_texto(texto):
+    idioma = detectar_idioma(texto)
+    comando = identificar_comando(texto)
+
+    texto_limpo = limpar_texto(texto)
+
+    if comando == "resumo":
+        prompt = f"Resuma o texto a seguir:\n{texto_limpo}\nResumo:"
+    elif comando == "reescrever":
+        prompt = f"Reescreva este texto com melhor estilo e clareza:\n{texto_limpo}\nNovo texto:"
+    elif comando == "expandir":
+        prompt = f"Expanda o seguinte texto, adicionando detalhes e explicações:\n{texto_limpo}\nTexto expandido:"
+    elif comando == "corrigir":
+        prompt = f"Corrija a gramática, ortografia e melhore o estilo deste texto:\n{texto_limpo}\nTexto corrigido:"
+    else:
+        prompt = f"{texto_limpo}"
+
+    saida = generator(prompt, max_new_tokens=250, temperature=0.7)[0]['generated_text']
+    resposta = saida.replace(prompt, "").strip()
 
-# Mapeamento de ações a palavras-chave em vários idiomas
-ACTIONS = {
-    "expand":   {"en": ["expand", "detail", "add"],  "pt": ["expanda", "expandir", "detalhe"], "fr": ["développer"]},
-    "summarize":{"en": ["summarize", "summarise", "summary"], "pt": ["resuma", "resumir", "resumo"], "fr": ["résumer"]},
-    "simplify": {"en": ["simplify"],               "pt": ["simplifique", "simplificar"],       "fr": ["simplifier"]},
-    "continue": {"en": ["continue", "cont"],       "pt": ["continue", "continuar"],           "fr": ["continuer"]},
-}
-
-# Frases de instrução por idioma
-INSTRUCTION = {
-    "expand": {
-        "en": "Please expand and detail the following text:",
-        "pt": "Por favor, expanda e detalhe o texto a seguir:",
-        "fr": "Veuillez développer et détailler le texte suivant :"
-    },
-    "summarize": {
-        "en": "Please provide a concise summary of the following text:",
-        "pt": "Por favor, forneça um resumo conciso do texto a seguir:",
-        "fr": "Veuillez fournir un résumé concis du texte suivant :"
-    },
-    "simplify": {
-        "en": "Please simplify the following text:",
-        "pt": "Por favor, simplifique o texto a seguir:",
-        "fr": "Veuillez simplifier le texte suivant :"
-    },
-    "continue": {
-        "en": "Please continue writing the following text:",
-        "pt": "Por favor, continue o texto a seguir:",
-        "fr": "Veuillez continuer le texte suivant :"
-    },
-}
-
-# Frase de humanização por idioma
-HUMANIZE = {
-    "en": "Please make the following text more natural and human-like:",
-    "pt": "Por favor, torne o texto a seguir mais natural e humano:",
-    "fr": "Veuillez rendre le texte suivant plus naturel et humain :"
-}
-
-def detect_language(text):
+    # Se ainda tiver o texto antigo, limpa ele
+    resposta = resposta.replace(texto_limpo.strip(), "").strip()
+
+    # Traduz de volta, se necessário
+    if idioma == "pt":
+        return resposta
+    elif idioma == "en":
+        return resposta
+    else:
+        return f"(Resposta gerada em inglês por padrão)\n\n{resposta}"
+
+def detectar_idioma(texto):
     try:
-        code = detect(text)
+        lang = detect(texto)
+        return lang
     except:
-        code = "en"
-    return code if code in ["en", "pt", "fr"] else "en"
-
-def detect_action(text, lang):
-    txt = text.lower()
-    for action, kwmap in ACTIONS.items():
-        for kw in kwmap.get(lang, []):
-            if re.search(rf"\b{kw}\b", txt):
-                return action
-    return "continue"
-
-def clean_text(text, lang):
-    # Remove as palavras-chave de comando para não poluir o prompt
-    txt = text
-    for kw in sum(ACTIONS.values(), []):
-        txt = re.sub(rf"\b{kw}\b", "", txt, flags=re.IGNORECASE)
-    return txt.strip()
-
-def gerar(texto):
-    # 1. Detecta idioma e ação
-    lang = detect_language(texto)
-    action = detect_action(texto, lang)
-    # 2. Limpa o texto
-    core = clean_text(texto, lang)
-    # 3. Gera segundo instrução apropriada
-    prompt1 = f"{INSTRUCTION[action][lang]}\n\n{core}\n\n"
-    out1 = generator(prompt1, max_new_tokens=200, temperature=0.7, top_p=0.9)[0]["generated_text"]
-    # Retira o prompt do início
-    result1 = out1.replace(prompt1, "").strip()
-    # 4. Humaniza o texto
-    prompt2 = f"{HUMANIZE[lang]}\n\n{result1}\n\n"
-    out2 = generator(prompt2, max_new_tokens=100, temperature=0.6, top_p=0.8)[0]["generated_text"]
-    result2 = out2.replace(prompt2, "").strip()
-    return result2
-
-# Interface Gradio
-app = gr.Interface(
-    fn=gerar,
-    inputs=gr.Textbox(lines=6, placeholder="Digite seu texto e o comando embutido (ex: 'Por favor, resuma isto')...", label="Entrada"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Resposta IA (mesmo idioma)"),
-    title="GPT Multilingue Sr. Nicolas",
-    description="Digite um texto com naturalidade (em pt/en/fr). A IA detecta idioma, executa comando embutido (resuma, expanda, simplifique, continue) e devolve texto humanizado.",
-    allow_flagging="never"
+        return "en"
+
+def limpar_texto(texto):
+    texto = re.sub(r"\s+", " ", texto)
+    return texto.strip()
+
+title = "🧠 GPT2 App Nicolas"
+description = """
+🔹 Digite seu texto com instruções no próprio campo: exemplo "resuma isso", "melhore", "reescreva", "expanda".
+
+🔹 A IA detecta automaticamente o que você quer, analisa a linguagem e responde de forma **humanizada**.
+
+🔹 Desenvolvido por **Sr. Nicolas** usando Gradio + Hugging Face.
+
+🔸 Suporte aos idiomas: português, inglês, espanhol, francês (detecção automática).
+"""
+
+interface = gr.Interface(
+    fn=processar_texto,
+    inputs=gr.Textbox(lines=10, placeholder="Digite seu texto aqui..."),
+    outputs=gr.Textbox(lines=10),
+    title=title,
+    description=description,
+    theme="default",
 )
 
-app.launch()
+interface.launch()